Severe acquired subglottic stenosis in neonatal intensive care graduates: a case–control study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyse current incidence and risk factors associated with severe acquired subglottic stenosis (SASGS) requiring surgical intervention in neonates. DESIGN: Retrospective case-control study. SETTING: Sole tertiary children's hospital. PARTICIPANTS: Patients who underwent surgical intervention for SASGS from January 2006 to December 2014. For each neonatal intensive care unit (NICU) graduate with acquired SASGS, two controls were selected (matched for gestation and year of birth). MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Incidences were calculated and cases and controls compared using conditional logistic regression analysis to identify risk factors for SASGS. RESULTS: Thirty-seven NICU graduates required surgical intervention for SASGS of whom 35 were <30-week gestation at birth. The incidence of SASGS in surviving children who had required ventilation in the neonatal period was 27/2913 (0.93%). Incidence was higher in infants <28-week gestation (24/623=3.8%) compared with infants ≥28-week gestation (3/2290=0.13%; p=0.0001). On univariate analysis, risk factors for SASGS were: higher number of intubations (4 vs 2; p<0.001); longer duration ventilation (16 vs 9.5 days; p<0.001); unplanned extubation (45.7% vs 20.0%; p=0.007); traumatic intubation (34.3% vs 7.1%; p=0.003) and oversized endotracheal tubes (ETTs) (74.3% vs 42.9%; p=0.001). On multivariate analysis, risk factors for SASGS were: Sherman ratio >0.1 (adjusted OR (aOR) 6.40; 95% CI 1.65 to 24.77); more than five previous intubations (aOR 3.74; 95% CI 1.15 to 12.19); traumatic intubation (aOR 3.37; 95% CI 1.01 to 11.26). CONCLUSIONS: SASGS is a serious consequence of intubation for mechanical ventilation in NICU graduates, especially in preterm infants. Minimising trauma during intubations, avoiding recurrent extubation/reintubations and using appropriate sized ETTs may help prevent this serious complication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».